从Arduino到STM32：手把手移植卡尔曼滤波代码，搞定ADC采样抖动（附完整工程）

在嵌入式开发中，ADC采样抖动是个让人头疼的问题。想象一下，你正在做一个精密温度控制系统，但ADC读数总是不稳定，导致控制输出频繁波动。这时候，卡尔曼滤波就像一位经验丰富的调酒师，能把杂乱的信号调制得平滑稳定。本文将带你从Arduino到STM32，一步步实现卡尔曼滤波的跨平台移植。

1. 卡尔曼滤波在嵌入式系统中的核心价值

卡尔曼滤波不是普通的平均值滤波，它更像是一个智能的预测系统。每次采样时，它都会结合历史数据和当前测量值，通过概率计算给出最优估计。这种特性使其特别适合处理ADC采样中的随机噪声。

为什么选择卡尔曼滤波？

• 动态适应性：能自动调整对测量值和预测值的信任程度
• 内存友好：只需保存前一次的状态，适合资源有限的MCU
• 实时性强：计算量适中，能在中断服务中运行

注意：虽然卡尔曼滤波强大，但它不是万能的。对于周期性噪声，可能需要结合其他滤波手段。

2. Arduino平台上的快速验证

我们先在Arduino上搭建测试环境，这能快速验证算法效果。准备一个电位器和Arduino Uno，按照以下步骤操作：

cpp复制// Arduino上的卡尔曼滤波实现
float kalmanFilter(float measurement) {
  static float est = 0;      // 初始估计值
  static float p = 1.0;      // 初始估计误差
  const float q = 0.01;      // 过程噪声
  const float r = 0.1;       // 测量噪声
  
  // 预测阶段
  p = p + q;
  
  // 更新阶段
  float kg = p / (p + r);    // 卡尔曼增益
  est = est + kg * (measurement - est);
  p = (1 - kg) * p;
  
  return est;
}

硬件连接方案：

| 元件 | Arduino引脚 | 备注 |
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